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JDK8新特性(一)

一、概述

        JDK8,又称为JDK 1.8,是Java语言开发的里程碑版本。这个版本引入了众多令人兴奋的新特性,让Java更加灵活和强大。其中,最引人注目的新特性包括Lambda表达式、方法引用、默认方法、Stream API、新的日期和时间API以及Optional类等。这些新特性不仅简化了代码,提高了开发效率,还为Java带来了真正的函数式编程风格。总之,JDK8让Java焕发出了新的活力,为开发者提供了更多的可能性。

1.为什么要学

  1. 能够看懂公司里的代码
  2. 大数量下处理集合效率高
  3. 代码可读性高
  4. 消灭嵌套地
//查询未成年作家的评分在70以上的书籍 由于洋流影响所以作家和书籍可能出现重复,需要进行去重
List<Book> bookList = new ArrayList<>();
Set<Book> uniqueBookValues = new HashSet<>();
Set<Author> uniqueAuthorValues = new HashSet<>();
for (Author author : authors) {if (uniqueAuthorValues.add(author)) {if (author.getAge() < 18) {List<Book> books = author.getBooks();for (Book book : books) {if (book.getScore() > 70) {if (uniqueBookValues.add(book)) {bookList.add(book);}}}}}
}
System.out.println(bookList);
List<Book> collect = authors.stream().distinct().filter(author -> author.getAge() < 18).map(author -> author.getBooks()).flatMap(Collection::stream).filter(book -> book.getScore() > 70).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);

 2. 函数式编程思想

        面向对象思想需要关注用什么对象完成什么事情。而函数式编程思想就类似于我们数学中的函数。它主要关注的是对数据进行了什么操作。

3.优点

  1. 代码简洁,开发快速
  2. 接近自然语言,易于理解
  3. 易于"并发编程"

二、Lambda表达式

        Lambda是JDK8中一个语法糖。他可以对某些匿名内部类的写法进行简化。它是函数式编程思想的一个重要体现。让我们不用关注是什么对象。而是更关注我们对数据进行了什么操作。 

1. 核心原则

可推导可省略

示例一:

我们在创建线程并启动时可以使用匿名内部类的写法:

new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {System.out.println("你知道吗 我比你想象的 更想在你身边");}
}).start();

 可以使用Lambda的格式对其进行修改。修改后如下:

new Thread(()->{System.out.println("你知道吗 我比你想象的 更想在你身边");
}).start();

示例二: 

现有方法定义如下,其中IntBinaryOperator是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。

public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator){int a = 10;int b = 20;return operator.applyAsInt(a, b);}public static void main(String[] args) {int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() {@Overridepublic int applyAsInt(int left, int right) {return left + right;}});System.out.println(i);}

 Lambda写法:

    public static void main(String[] args) {int i = calculateNum((int left, int right)->{return left + right;});System.out.println(i);}

示例三:

现有方法定义如下,其中IntPredicate是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。

    public static void printNum(IntPredicate predicate){int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};for (int i : arr) {if(predicate.test(i)){System.out.println(i);}}}public static void main(String[] args) {printNum(new IntPredicate() {@Overridepublic boolean test(int value) {return value%2==0;}});}

Lambda写法:

    public static void main(String[] args) {printNum((int value)-> {return value%2==0;});}public static void printNum(IntPredicate predicate){int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};for (int i : arr) {if(predicate.test(i)){System.out.println(i);}}}

 2.省略规则

  1. 参数类型可以省略。
  2. 方法体只有一句代码时大括号return和唯一一句代码的分号可以省略。
  3. 方法只有一个参数时小括号可以省略。
  4. 以上这些规则都记不住也可以省略不记。

三、Stream流 

        Java8的Stream使用的是函数式编程模式,如同它的名字一样,它可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作。可以更方便的让我们对集合或数组操作。

1.案列准备

    <dependencies><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.16</version></dependency></dependencies>
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Author {//idprivate Long id;//姓名private String name;//年龄private Integer age;//简介private String intro;//作品private List<Book> books;
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Book {//idprivate Long id;//书名private String name;//分类private String category;//评分private Integer score;//简介private String intro;}
    private static List<Author> getAuthors() {//数据初始化Author author = new Author(1L,"蒙多",33,"一个从菜刀中明悟哲理的祖安人",null);Author author2 = new Author(2L,"亚拉索",15,"狂风也追逐不上他的思考速度",null);Author author3 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);Author author4 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);//书籍列表List<Book> books1 = new ArrayList<>();List<Book> books2 = new ArrayList<>();List<Book> books3 = new ArrayList<>();books1.add(new Book(1L,"刀的两侧是光明与黑暗","哲学,爱情",88,"用一把刀划分了爱恨"));books1.add(new Book(2L,"一个人不能死在同一把刀下","个人成长,爱情",99,"讲述如何从失败中明悟真理"));books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));books2.add(new Book(4L,"吹或不吹","爱情,个人传记",56,"一个哲学家的恋爱观注定很难把他所在的时代理解"));books3.add(new Book(5L,"你的剑就是我的剑","爱情",56,"无法想象一个武者能对他的伴侣这么的宽容"));books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));author.setBooks(books1);author2.setBooks(books2);author3.setBooks(books3);author4.setBooks(books3);List<Author> authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));return authorList;}

 2.快速入门

    2.1需求

        我们可以调用getAuthors方法获取到作家的集合。现在需要打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重。

        2.1.1实现

        //打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重List<Author> authors = getAuthors();authors.stream()//把集合转换成流.distinct()//先去除重复的作家.filter(author -> author.getAge()<18)//筛选年龄小于18的.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));//遍历打印名字

 3.常用操作

       3.1创建流

单列集合: 集合对象.stream()

        List<Author> authors = getAuthors();Stream<Author> stream = authors.stream();

 数组:Arrays.stream(数组) 或者使用Stream.of来创建

        Integer[] arr = {1,2,3,4,5};Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);

双列集合:转换成单列集合后再创建

        Map<String,Integer> map = new HashMap<>();map.put("蜡笔小新",19);map.put("黑子",17);map.put("日向翔阳",16);Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();

       3.2中间操作

filter
可以对流中的元素进行条件过滤,符合过滤条件的才能继续留在流中

例如:

​ 打印所有姓名长度大于1的作家的姓名

        List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().filter(author -> author.getName().length()>1).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

map
可以把对流中的元素进行计算或转换。

例如:

打印所有作家的姓名     

List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).forEach(name->System.out.println(name));
Copy
//        打印所有作家的姓名List<Author> authors = getAuthors();//        authors.stream()
//                .map(author -> author.getName())
//                .forEach(s -> System.out.println(s));authors.stream().map(author -> author.getAge()).map(age->age+10).forEach(age-> System.out.println(age));

distinct
​ 可以去除流中的重复元素。

例如:

打印所有作家的姓名,并且要求其中不能有重复元素

        List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

sorted
可以对流中的元素进行排序。

例如:

对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。

        List<Author> authors = getAuthors();
//        对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。authors.stream().distinct().sorted().forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));List<Author> authors = getAuthors();
//        对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。authors.stream().distinct().sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge()).forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));

 

limit
​ 可以设置流的最大长度,超出的部分将被抛弃。

例如:

​ 对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。

        List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted().limit(2).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

skip
​ 跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素

例如:

​ 打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。

//        打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted().skip(1).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

 

flatMap
​ map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。

例一:

​ 打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。

//        打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().forEach(book -> System.out.println(book.getName()));

例二:

​ 打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式:哲学,爱情

//        打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式:哲学,爱情     爱情List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(","))).distinct().forEach(category-> System.out.println(category));

3.3终结操作

forEach
​ 对流中的元素进行遍历操作,我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。

例子:

​ 输出所有作家的名字

//        输出所有作家的名字List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).distinct().forEach(name-> System.out.println(name));

count
​ 可以用来获取当前流中元素的个数。

例子:

​ 打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。

//        打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。List<Author> authors = getAuthors();long count = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().count();System.out.println(count);

max&min
​ 可以用来或者流中的最值。

例子:

​ 分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。

//        分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。//Stream<Author>  -> Stream<Book> ->Stream<Integer>  ->求值List<Author> authors = getAuthors();Optional<Integer> max = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).map(book -> book.getScore()).max((score1, score2) -> score1 - score2);Optional<Integer> min = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).map(book -> book.getScore()).min((score1, score2) -> score1 - score2);System.out.println(max.get());System.out.println(min.get());

collect
​ 把当前流转换成一个集合。

例子:

​ 获取一个存放所有作者名字的List集合。

//        获取一个存放所有作者名字的List集合。List<Author> authors = getAuthors();List<String> nameList = authors.stream().map(author -> author.getName()).collect(Collectors.toList());System.out.println(nameList);

​ 获取一个所有书名的Set集合。 

//        获取一个所有书名的Set集合。List<Author> authors = getAuthors();Set<Book> books = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).collect(Collectors.toSet());System.out.println(books);

​ 获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List

//        获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List<Book>List<Author> authors = getAuthors();Map<String, List<Book>> map = authors.stream().distinct().collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));System.out.println(map);

3.4查找与匹配

anyMatch
​ 可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素,结果为boolean类型。

例子:

​ 判断是否有年龄在29以上的作家

//        判断是否有年龄在29以上的作家List<Author> authors = getAuthors();boolean flag = authors.stream().anyMatch(author -> author.getAge() > 29);System.out.println(flag);

allMatch
​ 可以用来判断是否都符合匹配条件,结果为boolean类型。如果都符合结果为true,否则结果为false。

例子:

​ 判断是否所有的作家都是成年人

//        判断是否所有的作家都是成年人List<Author> authors = getAuthors();boolean flag = authors.stream().allMatch(author -> author.getAge() >= 18);System.out.println(flag);

noneMatch
​ 可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true,否则结果为false

例子:

​ 判断作家是否都没有超过100岁的。

//        判断作家是否都没有超过100岁的。List<Author> authors = getAuthors();boolean b = authors.stream().noneMatch(author -> author.getAge() > 100);System.out.println(b);

findAny
​ 获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。

例子:

​ 获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字

//        获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream().filter(author -> author.getAge()>18).findAny();optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

findFirst
​ 获取流中的第一个元素。

例子:

​ 获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名。

 

//        获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名。List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> first = authors.stream().sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge()).findFirst();first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

 3.5reduce归并

​ 对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。(缩减操作)

​ reduce的作用是把stream中的元素给组合起来,我们可以传入一个初始值,它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值进行计算,计算结果再和后面的元素计算。

​ reduce两个参数的重载形式内部的计算方式如下:

T result = identity;
for (T element : this stream)result = accumulator.apply(result, element)
return result;

​ 其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值,accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。

例子:

​ 使用reduce求所有作者年龄的和

//        使用reduce求所有作者年龄的和List<Author> authors = getAuthors();Integer sum = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce(0, (result, element) -> result + element);System.out.println(sum);

 使用reduce求所有作者中年龄的最大值

//        使用reduce求所有作者中年龄的最大值List<Author> authors = getAuthors();Integer max = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);System.out.println(max);

​ 使用reduce求所有作者中年龄的最小值

//        使用reduce求所有作者中年龄的最小值List<Author> authors = getAuthors();Integer min = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result > element ? element : result);System.out.println(min);

​ reduce一个参数的重载形式内部的计算

 	 boolean foundAny = false;T result = null;for (T element : this stream) {if (!foundAny) {foundAny = true;result = element;}elseresult = accumulator.apply(result, element);}return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();

 ​ 如果用一个参数的重载方法去求最小值代码如下:

        //        使用reduce求所有作者中年龄的最小值List<Author> authors = getAuthors();Optional<Integer> minOptional = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce((result, element) -> result > element ? element : result);minOptional.ifPresent(age-> System.out.println(age));

        4.注意事项

  1. 惰性求值(如果没有终结操作,没有中间操作是不会得到执行的)
  2. 流是一次性的(一旦一个流对象经过一个终结操作后。这个流就不能再被使用)
  3. 不会影响原数据(我们在流中可以多数据做很多处理。但是正常情况下是不会影响原来集合中的元素的。这往往也是我们期望的

四、结束语

        本章讲解了Lambda表达式和Stream流 的使用,后面在继续更新jdk8新特性的更多使用的骚操作,如Optional、 函数式接口、方法引用、新日期特性、还有更多的高级玩法。希望大家多多支持哦~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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_OBJECT_TYPE结构分析 在介绍什么是对象回调前&#xff0c;首先要熟悉下结构 以我们上篇线程回调介绍过的导出的PsProcessType 结构为例&#xff0c;用_OBJECT_TYPE这个结构来解析它&#xff0c;0x80处就是今天要介绍的回调链表&#xff0c;但是先不着急&#xff0c;先把目光…...

手动给中文分词和 直接用神经网络RNN做有什么区别

手动分词和基于神经网络&#xff08;如 RNN&#xff09;的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异&#xff0c;以下是核心对比&#xff1a; 1. 实现原理对比 对比维度手动分词&#xff08;规则 / 词典驱动&#xff09;神经网络 RNN 分词&#xff08;数据驱动&#xff09…...

el-amap-bezier-curve运用及线弧度设置

文章目录 简介示例线弧度属性主要弧度相关属性其他相关样式属性完整示例链接简介 ‌el-amap-bezier-curve 是 Vue-Amap 组件库中的一个组件,用于在 高德地图 上绘制贝塞尔曲线。‌ 基本用法属性path定义曲线的路径,可以是多个弧线段的组合。stroke-weight线条的宽度。stroke…...

简单聊下阿里云DNS劫持事件

阿里云域名被DNS劫持事件 事件总结 根据ICANN规则&#xff0c;域名注册商&#xff08;Verisign&#xff09;认定aliyuncs.com域名下的部分网站被用于非法活动&#xff08;如传播恶意软件&#xff09;&#xff1b;顶级域名DNS服务器将aliyuncs.com域名的DNS记录统一解析到shado…...